package com.atwulidun.huffmancode;

import java.util.*;

public class HuffmanCodeDemo {
    public static void main(String[] args) {
        HuffmanCode huffmanCode = new HuffmanCode();
        String str = "i like like like java do you like a javahuhuhuhuhuhuubbb8898799";
        // 一、压缩
        byte[] huffmanBytes = huffmanCode.huffmanZip(str);
        System.out.println(Arrays.toString(huffmanBytes));
        // 二、解压
        String sourceStr = huffmanCode.huffmanUnzip(huffmanBytes);
        System.out.println(sourceStr);
    }
}

class HuffmanCode {
    private Map<Byte, String> map = new HashMap<>();// 回溯算法用到
    private StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();// 回溯算法用到
    // 定义一个成员属性来保存压缩后形成的赫夫曼字节数组最后一个字节对应的字符串的长度
    // 譬如最后一个字符串为1,01，001等，保存到字节数组中后都会变成00000001，为了便于解码时正确恢复，需要记录长度
    private int lastBytesStrLen;

    // 一、以下四个方法为压缩方法：
    // 方法一：根据字符串的字节数组获得List<Node>
    private List<Node> getListNode(byte[] bytes) {
        // 1.遍历bytes数组，将出现的字符以及出现的次数以key-value的形式保存到hashMap中
        Map<Byte, Integer> hashMap = new HashMap<>();
        for (byte aByte : bytes) {
            // 首先取出当前字符在之前出现的次数
            Integer counts = hashMap.get(aByte);
            // 如果counts为null，说明是第一次遍历到该字符
            if (counts == null) {
                hashMap.put(aByte, 1);
            } else {
                // 不然的话将counts+1再put回去，会将之前的value值覆盖
                hashMap.put(aByte, counts + 1);
            }
        }
        // 2.遍历hashMap构建相应的Node并添加到List<Node>中
        List<Node> list = new ArrayList<>();
        for (Map.Entry<Byte, Integer> byteIntegerEntry : hashMap.entrySet()) {
            list.add(new Node(byteIntegerEntry.getKey(), byteIntegerEntry.getValue()));
        }
        // 3.返回list
        return list;
    }

    // 方法二：根据List<Node>创建一棵赫夫曼树
    private Node createHuffmanTree(List<Node> list) {
        while (list.size() > 1) {
            // 1.对Node按照权重的大小升序排序
            Collections.sort(list);
            // 2.取出权重值最小的两个结点来创建一个新的结点
            Node left = list.get(0);
            Node right = list.get(1);
            // 注意：Node中data的数据类型为包装类Byte，这样下面parent的data处就可以填null
            Node parent = new Node(null, left.getWeight() + right.getWeight());
            parent.setLeft(left);
            parent.setRight(right);
            // 3.将left和right在list中删除，将parent添加到list中
            list.remove(left);
            list.remove(right);
            list.add(parent);
        }
        preOrder(list.get(0));
        return list.get(0);
    }

    // 方法三：根据赫夫曼树来获取赫夫曼编码(利用回溯算法)
    private void getHuffmanCode(Node node) {
        // 这里写成node.getData() != 0会报空指针异常
        // 原因：Integer a = new Integer(66);// 手动装箱
        //      int i = a.intValue();// 手动拆箱
        // 比较的时候会自动拆箱，则node.getData() != 0的实际运行过程为：
        // Integer data = node.getData();
        // data == null;
        // int dataInt = data.intValue();// 引发空指针异常
        // 1.递归返回条件：如果当前结点是叶子结点
        if (node != null && node.getData() != null) {
            // 将stringBuilder的内容存到hashMap中
            // 每次toString()方法调用都是生成一个新的字符串，就不用new String(stringBuilder.toString())了
            map.put(node.getData(), stringBuilder.toString());
            return;
        }
        // 2.做出选择：左边为0，右边为1
        // 选择左边
        stringBuilder.append("0");
        // 进入下一层递归
        getHuffmanCode(node.getLeft());
        stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);
        // 撤销选择
//        stringBuilder.deleteCharAt(0);// 大哥，这里是删除最后一个啊，你怎么删除第一个了？？？？？？？？？？！！！！！

        // 选择右边
        stringBuilder.append("1");
        // 进入下一层递归
        getHuffmanCode(node.getRight());
        // 撤销选择
        stringBuilder.deleteCharAt(stringBuilder.length() - 1);

//        stringBuilder.deleteCharAt(0);
    }

    // 方法四：根据字符串字节数组以及赫夫曼编码来对字符串进行压缩，返回压缩后的字节数组
    public byte[] huffmanZip(String str) {
        // 一、把字符串转换为byte数组(一个非中文字符对应一个byte)
        byte[] bytes = str.getBytes();
        // 二、根据bytes来获取霍夫曼编码
        getHuffmanCode(createHuffmanTree(getListNode(bytes)));// 这里第一次用到bytes
        Map<Byte, String> hashMap = map;
        // 三、再根据bytes和赫夫曼编码创建赫夫曼压缩后的字符串
        StringBuilder stringBuilder = new StringBuilder();
        // 这里第二次用到bytes
        for (byte aByte : bytes) {
            stringBuilder.append(hashMap.get(aByte));
        }
        String huffmanStr = stringBuilder.toString();
        // 四、以下这步是getBytes方法的逆方法，将赫夫曼字符串转换成bytes数组
        // 例如：byte[] bytes = "1010100010101000".getBytes();
        //      bytes.length == 16
        // 逆方法为将这十六位数字的字符串转换成2个byte，此时huffmanBytes数组长度为2
        // 1.首先要确定新huffmanBytes数组的长度
//        int len = 0;
//        if (huffmanStr.length() % 8 == 0) {
//            len = huffmanStr.length() / 8;
//        } else {
//            len = huffmanStr.length() / 8 + 1;
//        }
        // 以上求长度的方式可以简化为
        int len = (huffmanStr.length() + 7) / 8;
        // 2.创建huffmanBytes数组
        byte[] huffmanBytes = new byte[len];
        // 3.将赫夫曼字符串从左往右每八个一组截取出来存放到huffmanBytes中，步长为8
        int index = 0;
        for (int i = 0; i < huffmanStr.length(); i += 8) {
            String subString = null;
            // 如果i + 8 == huffmanStr.length()，那么赫夫曼字符串长度刚好为8的倍数
            // 如果赫夫曼字符串的长度不为8的倍数，那么最后一次截取时i + 8会越界，即i + 8 > huffmanStr.length()
            if (i + 8 > huffmanStr.length()) {
                subString = huffmanStr.substring(i);// 表示从下标为i的位置一直截取到字符串的末尾
            } else {
                // 如果赫夫曼字符串长度刚好为8的倍数
                subString = huffmanStr.substring(i, i + 8);// 左闭右开
            }
            // 将截取出来的字符串转成byte类型
            huffmanBytes[index++] = (byte)Integer.parseInt(subString, 2);// 2表示将二进制的字符串转换成十进制int型
        }
        // 4.特别注意：要保存huffmanBytes最后一个字节所对应的字符串的长度!!!!!!!!!!!!!!
        lastBytesStrLen = huffmanStr.length() % 8;
        // 要特别特别注意：如果赫夫曼字符串的长度能够被8整除，且最后八个字符为0开头，那么要把lastBytesStrlen置为8
        // 不然会出现bug：01111111，lastBytesStrlen == 0，那么在恢复赫夫曼字符串的时候就为1111111，少了前面的0
        if (lastBytesStrLen == 0) {
            lastBytesStrLen = 8;
        }
        // 四、返回huffmanBytes
        return huffmanBytes;
    }

    // 二、以下两个方法为解压缩的方法：
    // 方法一：根据huffmanBytes中的一个byte，将其转换为对应的字符串，flag用来判断是不是最后一个byte
    // 注意，分为四种情况：
    // 1.不是最后一个byte，是一个正数，譬如00000001，转换为int型后为00000000 00000000 00000000 00000001，
    // 在调用Integer.toBinaryString(int)方法的时候只会返回一个"1"的字符串，
    // 因此要进行补位：按位或 256，即 1 00000000 | 00000000 00000000 00000000 00000001 => 00000000 00000000 00000001 00000001
    // 再调用Integer.toBinaryString(int)时返回的字符串为"1 00000001"，取后八位即可
    // 2.不是最后一个byte，是一个负数，譬如11111111，转换为int型后为11111111 11111111 11111111 11111111，按位跟256或之后保持不变，
    // 再调用Integer.toBinaryString(int)时返回的字符串为"11111111 11111111 11111111 11111111"，取后八位即可
    // 3.是最后一个byte，且是一个负数，跟b的处理方式一样
    // 4.是最后一个byte，且是一个正数，根据lastBytesStrLen保存的长度在调用Integer.toBinaryString(int)后对返回的字符串在前面补"0"即可
    // 要特别特别注意：如果赫夫曼字符串的长度能够被8整除，且最后八个字符为0开头，那么要把lastBytesStrlen置为8
    // 不然会出现bug：01111111，lastBytesStrlen == 0，那么在恢复赫夫曼字符串的时候就为1111111，少了前面的0
    public String byteToBitString(byte b, boolean flag) {
        // 由于Integer.toBinaryString(int)方法只能对int类型数据进行操作，因此要将byte转成int
        int temp = b;
        // 如果不是最后一个byte，要按位或256，若是负数则不变；若是正数则相当于在前面补位
        if (flag) {
            temp |= 256;
        }
        // 进行int到二进制补码字符串的转换
        String str = Integer.toBinaryString(temp);
        // 根据以上五种情况对str进行截取或补位
        if (flag) {
            // 如果不是最后一个byte，直接截取后八位即可
            return str.substring(str.length() - 8);// 即从倒数第八位一直截取到最后一位
        } else {
            // 如果是最后一个byte
            if (b < 0) {
                // 如果是一个负数，则直接截取后八位即可
                return str.substring(str.length() - 8);
            } else {
                // 如果是一个正数，按照lastBytesStrLen在前面补相应的"0"即可
                while (str.length() < lastBytesStrLen) {
                    str = "0" + str;
                }
                return str;
            }
        }
    }

    // 方法二：将huffmanBytes转换为sourceStr
    public String huffmanUnzip(byte[] huffmanBytes) {
        // 1.将huffmanBytes转换为huffmanStr
        StringBuilder huffmanStr = new StringBuilder();
        for (int i = 0; i < huffmanBytes.length; i++) {
            byte b = huffmanBytes[i];
            boolean flag = (i == huffmanBytes.length - 1);
            huffmanStr.append(byteToBitString(b, !flag));
        }

        // 2.将存放赫夫曼编码的hashMap进行key和value的反转
        // 定义一个新的hashMap
        Map<String, Byte> newMap = new HashMap<>();
        // 对原来的hashMap进行遍历
        Map<Byte, String> hashMap = map;
        for (Map.Entry<Byte, String> byteStringEntry : hashMap.entrySet()) {
            // 将key和value值反转存放到newMap中
            newMap.put(byteStringEntry.getValue(), byteStringEntry.getKey());
        }

        // 3.对huffmanStr进行扫描，将其转换为sourceBytes
        // 定义一个list来存放每一个sourceByte
        List<Byte> list = new ArrayList<>();
        int i = 0;
        while (i < huffmanStr.length()) {
            int count = 1;// 定义一个小的计数器，注意：count初始值为1！！！！！！！！
            Byte b = null;
            while (true) {
                // while循环控制count，i固定不动，count增加，直到扫描到newMap中存在的key
                String key = huffmanStr.substring(i, i + count);
                b = newMap.get(key);
                if (b == null) {
                    count++;
                } else {
                    list.add(b);
                    break;
                }
            }
            i += count;// i直接跳到下个key开始的位置
        }

        // 4.需要把list转换为byte[]
        byte[] sourceBytes = new byte[list.size()];
        for (int i1 = 0; i1 < list.size(); i1++) {
            sourceBytes[i1] = list.get(i1);
        }

        // 5.返回sourceBytes
        return new String(sourceBytes);
    }

    // 另一种获取赫夫曼编码的方法
    // 该方法思路：每进入一个结点，都要利用前一个结点所new的stringBuilder来new一个当前结点的stringBuilder，
    // 并追加上当前结点头顶上的路径
    /**
     *
     * @param node
     * 赫夫曼树根结点
     * @param code
     * 该node结点头上的那条路径，0或者1；若node为赫夫曼树根结点，则code为空字符串""
     * @param stringBuilder
     * 外部传进来的
     * @param hashMap
     * 外部传进来的
     */
    public void getCodes(Node node, String code, StringBuilder stringBuilder, Map<Byte, String> hashMap) {
        StringBuilder stringBuilder2 = new StringBuilder(stringBuilder);
        //将 code 加入到 stringBuilder2
        stringBuilder2.append(code);
        if (node != null) { //如果 node == null 不处理
            //判断当前 node 是叶子结点还是非叶子结点
            if (node.getData() == null) { //非叶子结点
                //递归处理
                //向左递归
                getCodes(node.getLeft(), "0", stringBuilder2, hashMap);
                //向右递归
                getCodes(node.getRight(), "1", stringBuilder2, hashMap);
            } else { //说明是一个叶子结点
                //就表示找到某个叶子结点的最后
                hashMap.put(node.getData(), stringBuilder2.toString());
            }
        }
    }

    // 前序遍历方法：
    public void preOrder(Node node) {
        if (node == null) {
            return;
        }
        node.preOrder();
    }
}

// 创建一个结点类，结点里保存每个字符(byte)以及其对应的权重(即每个字符出现的次数)
class Node implements Comparable<Node> {
    private Byte data;// 字符
    private Integer weight;// 权重
    private Node left;
    private Node right;

    public Node(Byte data, Integer weight) {
        this.data = data;
        this.weight = weight;
    }

    public Byte getData() {
        return data;
    }

    public void setData(Byte data) {
        this.data = data;
    }

    public Integer getWeight() {
        return weight;
    }

    public void setWeight(Integer weight) {
        this.weight = weight;
    }

    public Node getLeft() {
        return left;
    }

    public void setLeft(Node left) {
        this.left = left;
    }

    public Node getRight() {
        return right;
    }

    public void setRight(Node right) {
        this.right = right;
    }

    // 前序遍历的方法
    public void preOrder() {
        System.out.println(this);
        if (left != null) {
            left.preOrder();
        }
        if (right != null) {
            right.preOrder();
        }
    }

    @Override
    public String toString() {
        return "Node{" +
                "data=" + data +
                ", weight=" + weight +
                '}';
    }

    @Override
    public int compareTo(Node o) {
        return weight - o.weight;
    }
}